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决策树(Decision Tree)是监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器 1.什么是决策树 2.决策树的构建准备工作 3.使用决策树进行分类 4.使用SKlearn中graphviz包实现决策树的绘制

https://blog.csdn.net/freezing_00/article/details/124088650?spm=1001.2014.3001.5501此博客决策树数据集

基于AI的五子棋游戏设计，很不错的毕业论文

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摘要:本发明公开了一种基于人工智能决策树的GPS遥感洪水预测方法，包括如下步骤：S1、读取GPS卫星原始观测值；S2、原始观测值的预处理；S3、采用历元间的伪距差、载波相位差和历元时间间隔的信息生成洪水探测量，所述洪水探测量包括第一探测量和第二探测量；S4、采用基于人工智能决策树算法建立分卫星分频率的洪水探测模型；S5、联合GPS双频信号的第一探测量和第二探测量对洪水进行探测，并根据探测阈值将结果进行标记；S6、根据探测结果进行洪水预警或对洪水探测模型更新迭代。采用基于人工智能决策树算法建立高精度的洪水探测模型，深度挖掘探测量和其它辅助特征参数之间的相关性，降低误探率，保证洪水探测的精准度和稳定性。